Projeto Determinação de Tamanho de Grãos

Esse projeto consiste na utilização de técnicas de Processamento de Imagens para realizar a determinação de tamanho de grão para imagens de micrografia de metais. Essa tarefa é atualmente realizada manualmente por estudantes de Engenharia de Materiais.

O objetivo final é a criação de um site ou aplicativo para computador ou smartphone que realize essa tarefa automaticamente. No início serão feitas reuniões semanais presenciais para aprendizado das técnicas, até que todos tenham certo domínio e possam entender e executar as tarefas para resolver o problema. No estágio final, será feita a exportação para um aplicativo.

Para utilizar este projeto, clique em show widgets e aguarde.

Faça upload da imagem desejada.

#nbi:hide_in
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
from PIL import Image
import ipywidgets as widgets
import nbinteract as nbi

show = True
binder = True
n_real = 0

#nbi:hide_in
#nbi:hide_out
from ipywidgets import interact
def square(x):
    return x * x
interact(square, x=10)
print(interaction)

<function square at 0x0000021C2BFAC828>

#nbi:hide_in
#Fazendo upload da imagem
if binder:
    uploader = widgets.FileUpload()
    display(uploader)

#nbi:hide_in
def show(size):
    '''
    Test
    '''
    [uploaded_file] = list(uploader.value)
    binary = uploader.value[uploaded_file]['content']
    img = Image.open(BytesIO(binary))
    img = np.asarray(img)
    
    plt.figure(figsize=(size,size))
    return  plt.imshow(img_gray, 'gray')

interact(show, size=(4,15))

<function __main__.show(size)>
def download():
    cv2.imwrite('img.jpg',img)
    local_file = FileLink('./img.jpg', result_html_prefix="Click here to download: ")
    return local_file

display(download())
Click here to download: ./img.jpg
#cv2.imwrite('img.jpg',img)
#local_file = FileLink('./img.jpg', result_html_prefix="Click here to download: ")
#display(local_file)
Click here to download: ./img.jpg

__

#nbi:left
#Abrindo imagem
if binder:
    [uploaded_file] = list(uploader.value)
    binary = uploader.value[uploaded_file]['content']
    img = Image.open(BytesIO(binary))
    img = np.asarray(img)
else:
    img = plt.imread('data/aço 1010 50x - corrigido (1).jpg')

print(img.shape)

#Conversão de uma imagem para outro sistema de cores
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#Visualização de imagem individual
if show: plt.figure(figsize=(5,5)); plt.title("img_gray"); fig = plt.imshow(img_gray, 'gray')

(1342, 1600, 3)

#nbi:right
#Adaptivo
img_thresh = cv2.adaptiveThreshold(img_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 199, 3) 
print("dtype=", img_thresh.dtype)
if show: plt.figure(figsize=(5,5)); plt.title("img_thresh"); fig = plt.imshow(img_thresh, 'gray')

dtype= uint8

#Fechamento
def getCircle(n):
    '''kernel has size NxN'''
    # xx and yy are 200x200 tables containing the x and y coordinates as values
    # mgrid is a mesh creation helper
    xx, yy = np.mgrid[:n,:n]
    # circles contains the squared distance to the (100, 100) point
    # we are just using the circle equation learnt at school
    circle = (xx - np.floor(n/2)) ** 2 + (yy - np.floor(n/2)) ** 2
    circle = circle<=np.max(circle)*.5
    circle = np.uint8(circle)
    return circle

kernel = getCircle(3)
img_open = cv2.morphologyEx(img_thresh,cv2.MORPH_CLOSE,kernel, iterations = 0)
img_open = cv2.erode(img_open, kernel, iterations=3)
print("dtype=", img_open.dtype)

if show: plt.figure(figsize= (20,20))
if show: plt.subplot(121); plt.title('img_thresh'); fig=plt.imshow(img_thresh, 'gray')
if show: plt.subplot(122); plt.title('img_open'); fig=plt.imshow(img_open, 'gray')

dtype= uint8

#Desenhando borda na imagem
y,x = img_open.shape
print(img_open.dtype)
color = 0
img_open[:,   0] = 0; img_open[:, x-1] = 0; img_open[0,   :] = 0; img_open[y-1, :] = 0

if show: plt.figure(figsize= (10,10))
if show: plt.subplot(121); plt.title('img_open'); fig = plt.imshow(img_open[:100,:100], 'gray')
if show: plt.subplot(122); plt.title('img_open'); fig = plt.imshow(img_open[1200:,1400:], 'gray')

uint8

#Gerando Lista de Contornos
cv2MajorVersion = cv2.__version__.split(".")[0]
if int(cv2MajorVersion) >= 4:
    contours, _= cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
else:
    _, contours, _ = cv2.findContours(img_open,cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

#Ordenando Lista de Contornos de acordo com a área
contours = sorted(contours, key = cv2.contourArea, reverse = True)
print("n_contours_before =", len(contours))

#Selecionando apenas contornos cuja área é maior que algum valor
min_area = 20.0
contours = [c for c in contours if cv2.contourArea(c)>min_area]
print("n_contours_after =", len(contours))

#Desenhando Contornos na imagem original
verde = (0,255,0)
img_out = cv2.drawContours(img.copy(), contours, -1, verde, 3)

if show: plt.figure(figsize= (20,20))
if show: plt.subplot(121); plt.title('img_thresh'); fig=plt.imshow(img_thresh, 'gray')
if show: plt.subplot(122); plt.title('img_out'); fig=plt.imshow(img_out, 'gray')

n_contours_before = 449
n_contours_after = 237

faixa = 3
n_borda = 0
img_colored = np.int32(np.ones(img.shape))
red = [0,255,0]
blue = [255,0,0]
for c in contours:
    (x_ini,y_ini,w,h) = cv2.boundingRect(c)
    x_end = x_ini+w; y_end = y_ini+h
    y_img, x_img = img_thresh.shape
    
    if 0<x_ini<faixa or 0<y_ini<faixa or x_img-faixa<x_end<x_img or y_img-faixa<y_end<y_img:
        n_borda +=1
        random_red = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
        random_red[0] = 255
        img_colored = cv2.fillPoly(img_colored, [c], random_red)
    else:
        random_blue = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
        random_blue[1] = 255
        img_colored = cv2.fillPoly(img_colored, [c], random_blue)
print(n_borda)
if show: plt.figure(figsize=(20,20)); plt.title("img_colored"); fig = plt.imshow(img_colored, 'gray')

55

#Preenchendo contornos
img_colored = np.int32(np.ones(img.shape))
img_out = img.copy()
for c in contours:
    random_color = [np.random.randint(20, 235) for i in range(3)]
    img_colored = cv2.fillPoly(img_colored, [c], random_color)
    img_out = cv2.drawContours(img_out, [c], -1, random_color, 3)
    
if show: plt.figure(figsize=(20,20)); plt.title("img_colored"); fig = plt.imshow(img_colored, 'gray')

#Visualizando novamente
plt.figure(figsize= (15,15))
plt.subplot(121); plt.title('img'); fig=plt.imshow(img[-800:,-800:], 'gray')
plt.subplot(122); plt.title('img_out'); fig=plt.imshow(img_out[-800:,-800:], 'gray')

print("n_contours =", len(contours))
print("n_borda =", n_borda)
resultado = len(contours)-round(n_borda/2)
print("resultado =", resultado, "grãos")

n_contours = 237
n_borda = 55
resultado = 209 grãos

if n_real>0:
    print("n_real =", n_real)
    erro = abs(n_real-resultado)
    print("erro =", erro)